| 研究実績の概要 |
現在，位置情報サービスの普及に伴い，各種デバイスにセンサーを搭載することで，より正確かつ詳細な「位置情報・環境情報・操作行動履歴・プロファイル等」のデータに基づくコンテキストベースの情報サービスが可能になりつつある．他方，個人情報を含むデータ利活用に関する議論がなされており．例えば，EU一般データ保護規則（General Data Protection Regulation：GDPR）や人工知能に関する包括的規制など，データマイニングアルゴリズム技術の多面的な検討が必要である．
本研究では，プライバシー保護データマイニング(Privacy Preserving Data Mining)技術を用いて，位置情報サービスプロバイダにおけるデータセキュリティを担保した上で，より高精度なコンテキストベースサービスを提供するデータマイニングアルゴリズムの利用を提案する．提案アルゴリズムに基づくソーシャルフィルタリングを実装することで，プライバシー保護環境下での経路探索や経路推薦を実現する．
過去，分散データベース環境におけるプライバシー保護アルゴリズムに関する研究成果に基づいて研究を進めた．具体的には，Data Privacy, Data Security, Data Mining Privacyの観点から，各種クラウド構成に対するセキュリティ，データ分割手法による複合的な演算処理を含むアルゴリズムとなる情報プライバシー保護データマイニングの手法である．
加えて，Centric Data Mining, Distributed Data Mining, Partitional Data Miningの異 なる手法によるシステム構成についても評価を進め，クラウド構成ではなく，分散DB構成の場合のシステム特性に焦点を当てた分析を目指した．
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